PLINQ vs LINQ：C#中的使用场景与性能洞察
PLINQ vs LINQ：C#中的使用场景与性能洞察
引言
随着软件应用中计算密集型任务和大型数据集的日益普遍，开发者需要高效的工具来处理数据。在 C# 中，两个常用的数据处理工具是 LINQ（语言集成查询）和 PLINQ（并行 LINQ）。它们在语法和功能上相似，但在查询的执行方式上却有本质区别。
本文将深入探讨 LINQ 与 PLINQ 的主要差异、适用场景以及性能对比，同时通过实际示例和基准测试来说明它们的使用效果。
什么是 LINQ？
LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询）是 C# 的一项功能，它允许开发者使用语言内嵌的查询语法来操作数据。自 .NET Framework 3.5 起引入，LINQ 提供了一种一致的方式来操作不同类型的数据源，比如集合、数据库、XML 等。
LINQ 查询是顺序执行的，即依次处理每个数据项。
LINQ 示例
var numbers = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5 };
var evenNumbers = numbers.Where(n => n % 2 == 0).ToList();
foreach (var number in evenNumbers)
{
Console.WriteLine(number); // 输出: 2, 4
}
LINQ 使用简单，非常适合处理小型到中型数据集或计算量不大的查询。
什么是 PLINQ？
PLINQ（Parallel LINQ，并行 LINQ）是在 .NET Framework 4.0 中引入的，它在 LINQ 的基础上增加了并行查询执行的能力。PLINQ 构建于 TPL（任务并行库）之上，利用多个 CPU 核心来更高效地处理大型数据集或计算密集型操作。
它会将数据划分为若干部分，并使用多个线程并发执行查询操作。
PLINQ 示例
var numbers = Enumerable.Range(1, 10_000);
var evenNumbers = numbers.AsParallel()
.Where(n => n % 2 == 0)
.ToList();
Console.WriteLine(evenNumbers.Count); // 输出: 5000
调用 AsParallel() 方法后，查询将会在多个处理器核心上并行执行。
LINQ vs PLINQ 性能比较
为了更好地理解 LINQ 与 PLINQ 在性能上的区别，我们来处理一个大型数据集，并对比它们的执行时间。
示例：LINQ 与 PLINQ 性能对比
以下代码使用 LINQ 和 PLINQ 分别处理从 1 到 5,000,000 的整数集合，并筛选其中的素数，同时记录运行时间。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
classProgram
{
static void Main()
{
var largeDataSet = Enumerable.Range(1, 5_000_000).ToList();
// LINQ 测试
var stopwatch = Stopwatch.StartNew();
var linqPrimes = largeDataSet.Where(IsPrime).ToList();
stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"LINQ 时间: {stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");
Console.WriteLine($"LINQ 素数数量: {linqPrimes.Count}");
// PLINQ 测试
stopwatch.Restart();
var plinqPrimes = largeDataSet.AsParallel().Where(IsPrime).ToList();
stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"PLINQ 时间: {stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");
Console.WriteLine($"PLINQ 素数数量: {plinqPrimes.Count}");
}
static bool IsPrime(int number)
{
if (number <= 1) returnfalse;
for (int i = 2; i <= Math.Sqrt(number); i++)
{
if (number % i == 0) returnfalse;
}
returntrue;
}
}
基准测试说明
- 数据集：从 1 到 5,000,000 的整数集合。
- LINQ 查询：顺序处理每一个元素，判断是否为素数。
- PLINQ 查询：并行处理数据集中的多个部分，加快执行速度。
PLINQ 中的有序与无序处理
默认情况下，PLINQ 是无序处理的，以最大化性能。但在某些情况下，如果你希望结果保持与原始数据相同的顺序，可以通过 .AsOrdered() 来显式指定有序执行。
示例：在 PLINQ 中使用 .AsOrdered()
var numbers = Enumerable.Range(1, 10);
var orderedResult = numbers.AsParallel()
.AsOrdered()
.Where(n => n % 2 == 0)
.ToList();
Console.WriteLine(string.Join(", ", orderedResult)); // 输出: 2, 4, 6, 8, 10
如果结果顺序无关紧要，可以使用 .AsUnordered() 进一步优化性能。
基准测试：有序 vs 无序 PLINQ
以下代码比较有序与无序执行在 PLINQ 中的性能差异：
var numbers = Enumerable.Range(1, 1_000_000).ToList();
var stopwatch = Stopwatch.StartNew();
// 有序 PLINQ
var orderedPrimes = numbers.AsParallel()
.AsOrdered()
.Where(IsPrime)
.ToList();
stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"AsOrdered 执行时间: {stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");
stopwatch.Restart();
// 无序 PLINQ
var unorderedPrimes = numbers.AsParallel()
.AsUnordered()
.Where(IsPrime)
.ToList();
stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"AsUnordered 执行时间: {stopwatch.ElapsedMilliseconds} 毫秒");
预期输出（示例）：
AsOrdered 执行时间: 210 毫秒
AsUnordered 执行时间: 140 毫秒
★可以看到，无序执行通常会更快，因为它省去了保持顺序所需的额外开销。
LINQ 与 PLINQ 的典型使用场景
何时使用 LINQ？
- 数据量较小，顺序处理已足够高效。
- 任务要求严格的结果顺序。
- 调试方便、逻辑简单的查询。
- 实时性要求高的系统（低延迟比高吞吐量更重要）。
何时使用 PLINQ？
- 数据量庞大，并且可以通过并行化缩短运行时间。
- 计算密集型任务，例如图像处理、复杂数学运算等。
- 批量处理任务，且对顺序没有要求，例如日志统计分析。
- 程序运行在多核 CPU 的环境中，能充分利用多线程优势。
LINQ 与 PLINQ 的对比总结表
特性 | LINQ | PLINQ |
|---|---|---|
执行方式 | 顺序执行 | 并行执行 |
性能优势 | 适合小型数据集 | 针对大型数据集优化 |
CPU 利用率 | 使用单个核心 | 使用多个核心和线程 |
顺序保持 | 默认保持输入顺序 | 默认无序，可通过 AsOrdered() 强制有序 |
错误处理 | 错误传播较简单 | 需要处理线程级别的异常 |
控制能力 | 控制执行方式有限 | 支持取消、分区等高级控制选项 |
系统开销 | 几乎无额外开销 | 线程管理和分区可能带来一定开销 |
结论
LINQ 和 PLINQ 都是 C# 中非常强大且灵活的数据查询工具。
- LINQ 更适合处理较小、结构清晰、对顺序有要求的查询任务。
- PLINQ 在面对大数据量或重计算任务时表现出色，尤其适用于并发处理、批量分析等高性能场景。
在使用 PLINQ 时，是否保持结果顺序会显著影响性能。如果对顺序没有硬性要求，使用 .AsUnordered() 能进一步提升处理速度。
总之，在实际项目中选择 LINQ 还是 PLINQ，应该根据以下几个因素权衡：
- 数据规模
- 计算复杂度
- 是否依赖结果顺序
- 代码复杂度与可维护性
通过合理使用 LINQ 与 PLINQ，可以在保证代码简洁的同时最大化程序性能。
案例链接：
文件：PLINQ_LINQ_Comparison.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1vXXSJzmnaE13lFPh_r7NNw?pwd=8wfg 提取码: 8wfg
本文使用chatgpt协助翻译。
作者：Ayush Gupta，版权归原作者Ayush Gupta所有
原文链接：c-sharpcorner.com/article/plinq-vs-linq-use-cases-and-performance-insights-in-c-sharp/
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